[무신사 테크 소개]

팀 무신사 테크 조직은 혁신의 원동력이자 변화를 선도하는 핵심 기술 조직입니다. 고객과 입점 브랜드가 각자의 고유한 개성을 자유롭게 표현할 수 있도록, 데이터와 기술을 기반으로 한 개인화된 경험을 제공합니다. 무신사 테크는 새로운 도전을 두려워하지 않으며, 항상 새로운 영역에서의 성공을 꿈꿉니다.

무신사는 한국을 넘어 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 서비스를 선보이고자 OCMP(One Core Multi Platform)를 구축하고 있습니다. 이를 통해 전체 비즈니스의 폭발적 성장을 지원하며 무신사 테크는 끊임없는 도전과 혁신으로 고객에게 더 나은 가치를 제공하고자 합니다.

[Product Engineer 소개]

AI가 개발 방식을 빠르게 바꾸고 있는 지금, 우리는 직무의 경계보다 문제를 해결하는 역량에 더 집중하고자 합니다. 그래서 무신사 테크에서는 서버·웹·모바일 엔지니어가 Product Engineer(PE)라는 하나의 직군으로 함께 일합니다. PE는 각자의 엔지니어링 전문성을 기반으로 AI를 적극적으로 활용해, 고객과 비즈니스의 문제를 더 빠르고 깊이 있게 해결하는 엔지니어입니다.

지금까지 쌓아 온 전문성은 PE가 문제를 푸는 가장 강력한 도구이고, 무신사는 그 깊이를 그대로 존중합니다. 새롭게 더해지는 것은 그 전문성을 쓰는 범위입니다. 기능이 왜 필요한지 이해하고, 출시 이후 지표로 결과를 확인해 다음 개선으로 잇는 데까지 PM과 함께 참여합니다.

무신사의 PE는 이렇게 일합니다.

전문 영역에서 출발해 고객 경험과 지표가 실제로 바뀌었는지까지 확인합니다.
AI 에이전트와 함께 낯선 코드베이스와 인접 영역까지 빠르게 파악해 문제를 처음부터 끝까지 풀고, 결과물의 품질은 직접 검증하고 책임집니다.
긴 문서를 기다리기보다 짧은 문제 정리나 프로토타입으로 PM·디자이너와의 논의를 먼저 시작합니다.

이 포지션에서 중점적으로 필요한 전문성은 아래 포지션 소개와 담당업무, 자격요건에서 확인하실 수 있습니다.

[조직 소개]

무신사 Core AI의 미션은 패션 커머스 전반에 걸쳐 AI 기술을 핵심 동력으로 삼아 플랫폼 전반의 AI 시스템을 고도화합니다. 자체 모델 개발보다는, 검증된 상용 AI 모델과 서비스를 빠르게 도입하여 시장 변화에 민첩하게 대응하고, 무신사 스토어, 글로벌, 29CM, 솔드아웃 등 다양한 서비스에서 고객을 이해하고 연결하며 즐거운 쇼핑 경험을 전달하는 데 집중하고 있습니다.

Core AI는 단순히 현재의 기술을 운영하는 데 그치지 않고, AI 업계 전반을 폭넓게 조망하며 기술 트렌드에 민감하게 대응하는 것을 중요한 역할로 삼고 있습니다. 생성형 AI, 멀티모달 모델, 실시간 개인화 등 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 주요 글로벌 상용 모델의 성능 변화, 비용 구조, 오픈소스 생태계 동향 등을 지속적으로 관찰하고 비교하며, 무신사에 가장 적합한 기술을 능동적으로 빠르게 도입합니다.

궁극적으로 Core AI는 고객에게 더 나은 경험을 제공함과 동시에, 브랜드 파트너의 성장을 지원하고, 무신사의 글로벌 확장 전략에 발맞춰 기술적 기반을 선도적으로 구축하는 것을 목표로 합니다. AI 기술을 전략적 상용화 자산으로 바라보고, 그 가능성을 현실화하는 데 집중하는 조직입니다.

[담당 업무]

패션 커머스 전반의 AI 시스템을 설계·개발·운영하여 플랫폼 고도화에 기여합니다.
생성형 AI, 멀티모달 모델, 실시간 개인화 등 최신 AI 기술 동향을 지속적으로 학습하고 서비스에 적용합니다.
AI 업계의 주요 모델 성능과 비용, 오픈소스 생태계의 변화를 모니터링하고 적합한 기술을 도입합니다.
무신사에 최적화된 AI 솔루션을 주도적으로 탐색·평가하고 실제 서비스에 적용합니다.
PM·디자이너 및 유관 조직과 함께 해결할 고객 문제와 우선순위를 정의하고, 모호한 요구는 측정 가능한 가설로 바꾸며, 출시 이후 지표로 성과를 확인해 다음 개선으로 연결합니다.
AI 코딩 에이전트를 설계·구현·테스트·코드 리뷰·운영 전반에 적극 활용하고, 그 경험을 팀과 나눠 개발 생산성과 품질을 높이는 AI 기반 개발 방식을 조직에 만들어 갑니다.

[주요 기술 스택 및 도구]

주요 언어, 프레임워크 및 라이브러리: Spring(Java/Kotlin), Python
메시지 브로커: Kafka\데이터 저장소: PostgreSQL, Maria DB(MySQL)
컨테이너 기술 스택: Docker, Kubernetes (k8s)
서비스 모니터링 및 로깅: Grafana
LLM 활용: Prompt Engineering
AI 개발 도구: Codex, Claude Code 등 코딩 에이전트

* 실제 기술 스택과 도구는 담당하는 제품과 팀의 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

* 특정 도구의 사용 경험보다 문제에 맞는 기술을 선택하고 조직에 정착시키는 역량을 중요하게 봅니다.

[자격 요건]

개발 경력 8년 이상 혹은 그에 준하는 역량을 보유하신 분
Java/Spring/JPA 기반의 소프트웨어 개발 경험이 있으신 분
AI Agent를 활용한 Coding 경험과 Prompt Engineering 경험이 있고, 결과물의 한계와 적용지점을 명확하게 아는 분
데이터 구조에 대한 기본적인 지식이 있으신 분
PostgreSQL, MongoDB 기반의 데이터베이스를 활용한 개발 경험이 있고, 정규화와 반정규화의 트레이드오프를 알고 선택할 수 있으신 분
Git을 이용한 협업이 익숙하고, Rebase merge와 Squash merge의 장단점을 이해하시는 분
기술에 국한되지 않고 고객 중심으로 합리적인 의사결정을 내리는 유연함이 있으신 분
업무에 대한 백로그 및 우선순위 관리가 가능하신 분
구현에 머무르지 않고 고객 문제를 함께 정의하고, 출시 이후의 지표로 결과를 확인하며 일해 오신 분
기술적 의사결정을 트레이드오프와 함께 문서로 정리하고, 이를 비즈니스 맥락에서 설명할 수 있는 분
AI 코딩 에이전트(Codex, Claude Code 등)를 실무에 적극 활용하고, 그 결과물의 품질을 스스로 검증하고 책임질 수 있는 분

[우대사항]

팀 내에서 기술적 리더십을 발휘하고 구성원과 함께 팀의 성장을 촉진하고자 하시는 분
이커머스 및 플랫폼 서비스 개발 경험이 있으신 분
최적화에 대한 경험이나 클린코드에 대한 이해가 높으신 분
주도적이며 리더십을 발휘할 수 있으신 분
고객에게 필요한 요구사항을 먼저 제안하고 고객 경험을 개선 시킨 경험이 있으신 분
Problem Solving 관련 활동 경험이 있으신 분
비즈니스 KPI를 기술로 개선하고 수치로 증명해 본 경험이 있으신 분
가설 수립 → 실험 → 데이터 검증을 거쳐 제품 의사결정에 참여해 본 경험이 있으신 분
AI를 개발 프로세스에 도입해 팀 단위 생산성이나 품질을 개선한 경험이 있으신 분
AI를 활용해 클라이언트 밖의 영역(서버 API, 데이터 파이프라인 등)까지 직접 문제를 풀어 본 경험이 있으신 분

[지원 서류]

이력서(필수) / 포트폴리오(선택)
(참고) 이력서/포트폴리오 작성 팁
이력서/포트폴리오에는 왜 해당 문제를 해결해야 했는지, 어떤 전략을 세웠는지, 어떤 성과가 있었는지 등에 대한 문제 정의, 문제 해결, 성과에 대한 전반적인 내용을 담아주세요. 프로젝트의 성공과 실패를 떠나, 1차 면접에서 인터뷰어와 심도있는 이야기를 나눌 수 있도록 프로젝트의 이해도가 높은 이력서로 구성해주세요. (프로젝트별 기여도 표시)
AI를 활용해 문제를 해결한 사례가 있다면 활용 방식과 결과, 그리고 결과물을 어떻게 검증했는지를 함께 적어 주세요.
전문 영역 밖으로 문제를 넓혀 풀어 본 경험이 있다면 함께 적어 주세요.

[근무조건]

정규직

[전형절차]

접수 기간 : 상시지원
전형 절차 : 서류 검토 - 1차 인터뷰 (Live Coding) - 2차 인터뷰 (컬쳐핏) - 처우 협의 - 최종합격
1차 인터뷰는 Live Coding, Architecture Design 중 유연하게 구성되어 진행될 수 있습니다.
문의사항 : recruit@musinsa.com

[기타사항]

본 포지션은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
적합한 지원자에게 채용 담당자가 개별 연락 예정이며, 내부 규정에 따라 각 전형 단계별 개별 피드백은 제공하지 않습니다.
최종 합격자는 3개월간의 수습기간이 적용되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
입사 지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
국가보훈대상자, 장애인 등 취업보호대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.

[무신사 테크 ​소개]